Un modo alternativo per misurare la distribuzione dimensionale dei componenti del particolato atmosferico

In un precedente lavoro [1] era stata introdotta una metodologia per l’apporzionamento del numero di particelle separate in diverse classi dimensionali a partire da serie di dati di concentrazione elementale ad alta risoluzione temporale. Qui lo stesso approccio viene esteso e verificato con campioni giornalieri di PM10 raccolti nell’area portuale della città di Genova per circa cinque mesi. Le concentrazioni elementali dal Na al Pb sono state ottenute con l’analisi dei campioni di PM10 tramite ED-XRF (Energy Dispersive X-Ray Fluorescence) e, successivamente, il contributo delle diverse sorgenti al PM10 è stato determinato analizzando le serie temporali di concentrazione con il modello a recettore denominato Positive Matrix Factorization (PMF, [2]). Durante il campionamento del PM10, l’utilizzo di un contatore ottico di particelle, OPC (Grimm 1.108), ha permesso di misurare la distribuzione in numero delle particelle in diverse classi dimensionali. Questo strumento rileva le particelle con diametro compreso tra 0.25 Pm e 32 Pm suddividendole in 31 classi dimensionali. A partire dall’andamento temporale, risolto mediante l’analisi PMF, delle sorgenti che contribuiscono al PM10, una regressione lineare multipla permette di ottenere l’apporzionamento del numero di particelle in ciascuna classe dimensionale [1]. Assumendo che tutte le particelle abbiano la stessa densità e sommando su tutte le classi dimensionali è possibile calcolare un nuovo ed indipendente apporzionamento del PM10 che può essere confrontato con i risultati standard forniti dall’analisi PMF dei campioni di PM10. I risultati ottenuti con i due metodi sono risultati in accordo. Combinando la conoscenza del contributo di ciascuna sorgente in ciascuna classe dimensionale con i profili delle sorgenti forniti dall’analisi PMF, è possibile ottenere, per ciascun elemento, la frazione di massa in ogni intervallo dimensionale risolto dall’OPC. Le distribuzioni dimensionali così ottenute sono state confrontate con quelle misurate direttamente con un impattore inerziale a cascata (SDI-Dekati®) in alcuni giorni della campagna PM10. Le più importanti caratteristiche delle distribuzioni dimensionali, quali, ad esempio, le concentrazioni dei singoli elementi nelle frazioni PM10, PM2.5 e PM1, sono ben riprodotte. In conclusione, questo studio mostra che l’uso contemporaneo di campioni di PM10 giornalieri e di un OPC permette di ottenere sia l’apporzionamento del PM10 che del numero di particelle in diverse classi dimensionali. Lo stesso approccio fornisce anche la distribuzione dimensionale dei singoli elementi e, da questo punto di vista, è complementare all’uso degli impattori inerziali a cascata che, per la complessità del loro utilizzo, vengono solitamente utilizzati per periodi limitati. Con questo nuovo metodo invece si ottengono informazioni che sono mediate e rappresentative di periodi più estesi. Dal punto di vista metodologico la scelta dell’ED-XRF per le analisi di laboratorio è assolutamente non essenziale e l’approccio qui descritto può essere utilizzato con serie di dati composizionali ottenuti con qualunque tecnica analitica. [1] Mazzei, F.; Lucarelli, F.; Nava, S.; Prati, P.; Valli, G.; Vecchi, R.. A New methodological approach: The combined use of two-stage streaker samplers and optical particle counters for the characterization of airbone particulate matter. Atmospheric Environment 41, 2007, 26, 5525-5535. [2] Paatero, P. Least square formulation of robust nonnegative factor analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 1997,223-224.